(点击上方公众号，可快速关注)来源：&顾慎为&链接：/p/002ebeb50655最近一直在用BeautifulSoup，但是语法很容易忘记。在这里做个学习总结吧。参考Beautiful Soup 4.2.0 文档功能BeautifulSoup是用来从HTML或XML中提取数据的Python库。导入使用方法：from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html)编码soup使用Unicode编码。对象种类有四种类型：Tag，NavigableString，BeautifulSoup，Comment。BeautifulSoup将文档转化为树形结构，每个节点都是上述四种类型的Python对象。1.Tag与XML和HTML中Tag对象相同。如：soup = BeautifulSoup(Extremely bold)soup.b就是一个Tag对象。& & 1. Name& & & & tag.name 可获取，可更改& & 2. Attribute& & & & 一个Tag对象可以有多个属性，操作方法和字典相同，如上述Tag对象b就有一个class属性：& & & & soup.b['class']& & & & 或者使用get方法soup.b.get(‘class’)获取所有属性键值对：soup.b.attrstag的属性可添加、删除（del soup.b['class']）、修改，和字典方法相同。如果一个属性key对应多个value，则返回一个value的list，如：css_soup = BeautifulSoup('&')css_soup.p['class']输出：[&body&, &strikeout&]这种多个值的属性是需要在HTML中有定义的，如果并没有被定义为多值属性，则返回字符串：id_soup = BeautifulSoup('')id_soup.p['id']输出‘my id’如果转换的是XML文档，则不会存在多值属性，返回字符串。可以使用list或字符串对属性赋值。2. NavigableStringTag中的字符串即为NavigableString对象。tag.string在BeautifulSoup之外使用该类型，推荐转换为Unicode：unicode(Tag.string)tag中包含的字符串不可编辑，只能替换：tag.string.replace_with(new string)tag能够包含其他tag或字符串，而NavigableString则不能包含其他对象。不支持.content，.string，find()，只支持部分遍历文档树和搜索文档树中的属性。3. BeautifulSoup表示的是一个文档的全部内容，大部分情况可当做Tag对象，支持遍历文档树和搜索文档树的大部分属性。而在HTML或XML中并没有叫做BeautifulSoup的Tag，所以并没有name和attribute属性，但是有个特殊属性：soup.name输出u’[document]‘4. CommentComment类型是NavigableString类型的子类，BeautifulSoup中也有同样道理的一些其他类型。遍历文档树BeautifulSoup对象作为一棵树，有多个节点。对于一个节点，相对于它所在的位置，有子节点、父节点、兄弟节点。1. 子节点一个Tag可包含多个Tag以及字符串，这些都是这个Tag的子节点。而NavigableString不会有子节点。如果想要获得某个Tag，上述已提到方法：soup.tag_name通过点取属性，只能获得当前名字的第一个tag，若要获取所有，需要使用搜索文档树中的方法:soup.find_all(‘tag_name’)tag的.contents属性可将所有子节点以列表的方式输出。可通过tag的.children生成器，对所有子节点进行遍历。.contents和.children只对获取Tag的直接子节点，.descendants可用于对Tag的所有子孙节点进行遍历。如果tag只有一个NavigableString类型子节点，则可用.string获取。如果包含多个，使用.strings遍历。若输出的字符串中包含空格或空行，使用.stripped_strings去除。2. 父节点当前节点的父节点：.parent当前节点的所有父辈节点：.parents3. 兄弟节点拥有同一父节点的节点之间。.next_sibling.previous_sibling同理，所有兄弟节点：.next_siblings.previous_siblings指向下一个或上一个解析对象：.next_element.previous_element.next_elements.previous_elements搜索文档树经常使用的两种方法：find(str)和find_all(str)。其中的str，代表了tag的name。可以是纯字符串、正则表达式、列表（任一匹配就满足条件，是或运算）、True（返回所有Tag节点不返回字符串节点）。另一种入参不是str，而是method。此方法是一个函数，只接受一个元素入参，若此函数返回True表示入参匹配要求。例如：def has_class_but_no_id(tag):&& & return tag.has_attr(‘class’) and not tag.has_attr(‘id’)综上，过滤器包括：纯字符串、正则表达式、列表、True、方法这几种。1. find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)该方法搜索当前节点的所有tag子节点。name参数：指的是tag的name属性，字符串对象自动忽略。过滤器可以使用全部种类。keyword参数：如果一个入参指定了名字，但是并不是上述提到的入参名字，搜索时会把该入参当做是tag的属性来搜索。例如：soup.find_all(id=’link2′)会返回tag中存在属性id，并且id对应的值是link2的tag。以上方法可使用除方法之外的所有过滤器。某些特殊属性不能这样直接使用，则使用如下方法：soup.find_all(attrs={“key”:”value”})例如要使用class属性进行搜索，由于class是python中的保留字，不能直接写成入参，目前有两种方法：soup.find_all('tag.name',class_='class_value')soup.find_all('tag.name',attrs={'class':'class_value'})class_方法可以使用全部过滤器。另外，因为class是一个多值属性，所以只需要匹配一个值，就可以得到结果，所谓的不完全匹配。使用完全匹配时，过滤器中的字符顺序需要和实际相符合才能得到对应结果。text参数：搜索的是Tag中的字符串内容，可使用全部过滤器。limit参数：限制返回数量。recursive参数：find_all()默认是搜索当前节点的所有子孙节点，若只需要搜索直接的子节点，则设置recursive=False。find_all()是实际当中用的最广泛的。因此有了等价的简化版：soup.find_all('a')soup('a')2. find(name,attrs,recursive,text,**kwargs)find()方法等价于find_all(limit=1)，返回符合条件的第一个对象。区别在于，前者直接返回结果，后者返回只有一个元素的列表。若没有对象符合条件，前者返回None，后者返回空列表。它也有简化版：soup.find('head').find('title')soup.head.title除了find()和find_all()之外还有一些搜索的方法：find_parent()find_next_sibling()find_previous_sibling()上面三种可以在后面加’s'表示所有。find_next()find_previous()find_all_next()find_all_previous()3. CSS选择器Tag或BeautifulSoup对象的.select()方法。修改文档树暂略输出prettify()将文档树格式化之后输出。若不注重格式，则可使用python的str()或unicode()。如果想得到tag中包含的文本内容，使用get_text()，可获取到当前节点的文本，以及子孙节点中的文本。返回的是Unicode。可以指定参数设置分隔符如get_text(“|”)是以“|”作为分隔符。get_text(strip=True)可去除文本前后的空白。或者用.stripped_strings进行遍历。文档解析器BeautifulSoup的第一个入参是文档，第二个入参是文档解析器，默认情况下的优先顺序是：lxml， html5lib，python标准库。其中只有lxml支持xml文档的解析。编码soup使用Unicode编码。BeautifulSoup进行了编码检测并自动转为Unicode。BeautifulSoup对象的.original_encoding属性来获取自动识别编码的结果。当然这样比较慢，有时候会出错。可以在创建BeautifulSoup对象时，指定入参from_encoding来告知文档的编码方式。有时候转码时有些特殊字符替换成了特殊的Unicode，可通过BeautifulSoup对象的.contains_repalcement_characters属性来判断是否有此情况，为True即为有特殊替换。输出编码统一为UTF8，若想要其他的编码，则和一般的python字符串相同，需要进行手动设置。使用chartdet库可提高编码检测效率。【今日微信公号推荐↓】更多推荐请看《》其中推荐了包括技术、设计、极客&和&IT相亲相关的热门公众号。技术涵盖：Python、Web前端、Java、安卓、iOS、PHP、C/C++、.NET、Linux、数据库、运维、大数据、算法、IT职场等。点击《》，发现精彩！Python开发者(PythonCoder)　
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Python（25）
错误描述：
/opt/ActivePython-2.7/lib/python2.7/site-packages/bs4/__init__.py:166: UserWarning: No parser was explicitly specified, so I'm using the best available HTML parser for this system (&lxml&). This usually isn't a problem, but if you run this code on another
system, or in a different virtual environment, it may use a different parser and behave differently.
To get rid of this warning, change this:
&BeautifulSoup([your markup])
&BeautifulSoup([your markup], &lxml&)
& markup_type=markup_type))
初始化时，加上解析器类型，常用解析器如下：
Python标准库
BeautifulSoup(markup,&&html.parser&)
Python的内置标准库执行速度适中文档容错能力强
Python 2.7.3 or 3.2.2)前 的版本中文档容错能力差
lxml HTML 解析器
BeautifulSoup(markup,&&lxml&)
速度快文档容错能力强
需要安装C语言库
lxml XML 解析器
BeautifulSoup(markup,&[&lxml&,&&xml&])
BeautifulSoup(markup,&&xml&)
速度快唯一支持XML的解析器
需要安装C语言库
BeautifulSoup(markup,&&html5lib&)
最好的容错性以浏览器的方式解析文档生成HTML5格式的文档
速度慢不依赖外部扩展
参考知识库
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利用 beautifulSoup(文档 ：/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)这个python模块，可以很轻松的抓取网页内容
# coding=utf-8
import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
values ={'wd':'网球'}
encoded_param = urllib.urlencode(values)
full_url = url +'?'+ encoded_param
response = urllib.urlopen(full_url)
soup =BeautifulSoup(response)
alinks = soup.find_all('a')
上面可以抓取百度搜出来结果是网球的记录。
beautifulSoup内置了很多非常有用的方法。
几个比较好用的特性：
构造一个node元素
soup = BeautifulSoup('&b class=&boldest&&Extremely bold&/b&')
tag = soup.b
# &class 'bs4.element.Tag'&
属性可以使用attr拿到，结果是字典
# {u'class': u'boldest'}
或者直接tag.class取属性也可。
也可以自由操作属性
tag['class'] = 'verybold'
tag['id'] = 1
# &blockquote class=&verybold& id=&1&&Extremely bold&/blockquote&
del tag['class']
del tag['id']
# &blockquote&Extremely bold&/blockquote&
tag['class']
# KeyError: 'class'
print(tag.get('class'))
还可以随便操作，查找dom元素，比如下面的例子
1.构建一份文档
html_doc = &&&
&html&&head&&title&The Dormouse's story&/title&&/head&
&p&&b&The Dormouse's story&/b&&/p&
&p&Once upon a time there were
and their names were
&a href=&/elsie& id=&link1&&Elsie&/a&,
&a href=&/lacie& id=&link2&&Lacie&/a& and
&a href=&/tillie& id=&link3&&Tillie&/a&;
and they lived at the bottom of a well.&/p&
&p&...&/p&
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# &head&&title&The Dormouse's story&/title&&/head&
soup.title
# &title&The Dormouse's story&/title&
soup.body.b
# &b&The Dormouse's story&/b&
# &a class=&sister& href=&/elsie& id=&link1&&Elsie&/a&
soup.find_all('a')
# [&a class=&sister& href=&/elsie& id=&link1&&Elsie&/a&,
# &a class=&sister& href=&/lacie& id=&link2&&Lacie&/a&,
# &a class=&sister& href=&/tillie& id=&link3&&Tillie&/a&]
head_tag = soup.head
# &head&&title&The Dormouse's story&/title&&/head&
head_tag.contents
[&title&The Dormouse's story&/title&]
title_tag = head_tag.contents[0]
# &title&The Dormouse's story&/title&
title_tag.contents
# [u'The Dormouse's story']
len(soup.contents)
soup.contents[0].name
text = title_tag.contents[0]
text.contents
for child in title_tag.children:
print(child)
head_tag.contents
# [&title&The Dormouse's story&/title&]
for child in head_tag.descendants:
print(child)
# &title&The Dormouse's story&/title&
# The Dormouse's story
len(list(soup.children))
len(list(soup.descendants))
title_tag.string
# u'The Dormouse's story'
#!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- # JCrawler # Author: Jam &&
import timeimport urllib2from bs4 import BeautifulSoup # 目标站点TargetHost = &http://adirectory.blog.
熟悉Java的jsoup包的话，对于Python的BeautifulSoup库应该很容易上手。
#coding: utf-8 import sys import urllib import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSoup
question_word = &吃货 程序员&url = &quot
前段时间自学了python，作为新手就想着自己写个东西能练习一下，了解到python编写爬虫脚本非常方便，且最近又学习了MongoDB相关的知识，万事具备只欠东风。 程序的需求是这样的，爬虫爬的页面是京东的电子书网站页面，每天会更新一些免费的电子书，爬虫会把每天更新的免费的书名以第一时间通过邮件发给我，通知我去下载。 一、编写思路： 　　1.爬虫脚本获取当日免费书籍信息 　　2.把获取到的书籍信息
# coding=utf-8 from BeautifulSoup import BeautifulSoup, Tag, NavigableString from SentenceSpliter import SentenceSpliter from os.path import basename,dirname,isdir,isfile from os import makedi
#!/usr/bin/python3.2 import os,socket import urllib import urllib.request,threading,time import re,sys global manhuaweb,weburl,floder,chapterbegin,currentthreadnum,threadcount,mutex,mutex2
直接看例子：
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup html_doc = &&& &html&&head&&title&The Dormouse's story&/title&&/head&
一、爬虫框架Scarpy简介Scrapy 是一个快速的高层次的屏幕抓取和网页爬虫框架，爬取网站，从网站页面得到结构化的数据，它有着广泛的用途，从数据挖掘到监测和自动测试，Scrapy完全用Python实现，完全开源，代码托管在Github上，可运行在Linux，Windows，Mac和BSD平台上，基于Twisted的异步网络库来处理网络通讯，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用
python解析网页，无出BeautifulSoup左右，此是序言 安装 BeautifulSoup4以后的安装需要用eazy_install，如果不需要最新的功能，安装版本3就够了，千万别以为老版本就怎么怎么不好，想当初也是千万人在用的啊。安装很简单
$ wget & /software/BeautifulSoup/do
爬虫简单说来包括两个步骤：获得网页文本、过滤得到数据。 　　 1、获得html文本。 　　python在获取html方面十分方便，寥寥数行代码就可以实现我们需要的功能。
def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() page.close() return html
这么几行代码相信不用注释都
Python 网络爬虫5 ---- 第一次实现抓取数据并且存放到mysql数据库中
1 如果没有看过scrapy的朋友，可以到scrapy的官网看一下再来看这篇文章
2 创建一个scrapy的项目，请看http://blog.csdn.net/chenguolinblog/article/detail
在这篇文章中，我们将分析一个网络爬虫。 网络爬虫是一个扫描网络内容并记录其有用信息的工具。它能打开一大堆网页，分析每个页面的内容以便寻找所有感兴趣的数据，并将这些数据存储在一个数据库中，然后对其他网页进行同样的操作。 如果爬虫正在分析的网页中有一些链接，那么爬虫将会根据这些链接分析更多的页面。 搜索引擎就是基于这样的原理实现的。 这篇文章中，我特别选了一个稳定的、”年轻”的开源项目pyspider
学习python少不了写爬虫，不仅能以点带面地学习、练习使用python，爬虫本身也是有用且有趣的，大量重复性的下载、统计工作完全可以写一个爬虫程序完成。 用python写爬虫需要python的基础知识、涉及网络的几个模块、正则表达式、文件操作等知识。昨天在网上学习了一下，写了一个爬虫自动下载「糗事百科」里面的图片。源代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*
网络爬虫，是在网上进行数据抓取的程序，使用它能够抓取特定网页的HTML数据。虽然我们利用一些库开发一个爬虫程序，但是使用框架可以大大提高效率，缩短开发时间。Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。使用Scrapy可以很方便的完成网上数据的采集工作，它为我们完成了大量的工作，而不需要自己费大力气去开发。 首先先要回答一个问题。 问：把网站装进爬虫里，总共
解决方法一： 使用python的BeautifulSoup来抓取网页然后输出网页标题,但是输出的总是乱码,找了好久找到解决办法,下面分享给大家首先是代码
from bs4 import BeautifulSoup import urllib2
url = 'http://www.jb51.net/' page = urllib2.urlopen(url)
直接上代码：
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*-
import urllib import os,datetime,string import sys from bs4 import BeautifulSoup reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') __BASEURL__ =
python爬虫_采集联想词代码
#coding:utf-8 import urllib2 import urllib import re import time from random import choice #特别提示，下面这个list中的代理ip可能失效，请换上有效的代理ip iplist = ['27.24.158.153:81','46.209.70
本文对Python爬虫常用的模块做了较为深入的分析，并以实例加以深入说明。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下： creepy模块 某台湾大神开发的，功能简单，能够自动抓取某个网站的所有内容，当然你也可以设定哪些url需要抓。 地址：https://pypi.python.org/pypi/creepy 功能接口： set_content_type_filter: 设定抓取的content-ty
学了下beautifulsoup后,做个个网络爬虫,爬取读者杂志并用reportlab制作成pdf.. crawler.py
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
Author:&nbsp
继续鼓捣爬虫，今天贴出一个代码，爬取点点网「美女」标签下的图片，原图。
# -*- coding: utf-8 -*- #--------------------------------------- # 程序：点点美女图片爬虫 # 版本：0.2 # 作者：zippera # 日期： # 语言：Python 2.7 # 说明：能设置下载的页数 #--------------
前面十章爬虫笔记陆陆续续记录了一些简单的Python爬虫知识， 用来解决简单的贴吧下载，绩点运算自然不在话下。 不过要想批量下载大量的内容，比如知乎的所有的问答，那便显得游刃不有余了点。 于是乎，爬虫框架Scrapy就这样出场了！ Scrapy = Scrach+Python，Scrach这个单词是抓取的意思， Scrapy的官网地址：点我点我。 那么下面来简单的演示一下Scrapy的安装流程。
文中用到了BeautifulSoup这个库， 目的是处理html文档分析的， 因为我只是提取了title的关键字，所以可以用正则表达式代替， 还有一个库是jieba， 这个库是中文分词的作用， 再有一个库是 chardet， 用来判断字符的编码， 本想多线程的， 但是自认为被搞糊涂了，就放弃了
#coding:utf-8 import re import urllib imp
我第一次接触爬虫这东西是在今年的5月份，当时写了一个博客搜索引擎，所用到的爬虫也挺智能的，起码比电影来了这个站用到的爬虫水平高多了！ 回到用Python写爬虫的话题。 Python一直是我主要使用的脚本语言，没有之一。Python的语言简洁灵活，标准库功能强大，平常可以用作计算器，文本编码转换，图片处理，批量下载，批量处理文本等。总之我很喜欢，也越用越上手，这么好用的一个工具，一般人我不告诉他。。
接下来准备用糗百做一个爬虫的小例子。 但是在这之前，先详细的整理一下Python中的正则表达式的相关内容。 正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。 一、 正则表达式基础 1.1.概念介绍 正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。 其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。 它拥
先来说一下我们学校的网站： http://jwxt.:7777/zhxt_bks/zhxt_bks.html 查询成绩需要登录，然后显示各学科成绩，但是只显示成绩而没有绩点，也就是加权平均分。
显然这样手动计算绩点是一件非常麻烦的事情。所以我们可以用python做一个爬虫来解决这个问题。 1.决战前夜 先来准备一下工具：HttpFox插件。 这是一款http协议分析插件，分析
写了一个抓taobao图片的爬虫，全是用if，for，while写的，比较简陋，入门作品。 从网页/json/request_top_list.htm?type=0&page=中提取taobao模特的照片。
# -*- coding: cp936 -*-
import urllib2
import urllib
import sys import urllib from urllib import request import os from bs4 import BeautifulSoup
class DramaItem:
def __init__(self, num, title, url): &n
一、利用HTMLParser进行网页解析 具体HTMLParser官方文档可参考http://docs.python.org/library/htmlparser.html#HTMLParser.HTMLParser
1、从一个简单的解析例子开始 例1： test1.html文件内容如下：
&html& &head& &title& X
一、网络爬虫的定义
网络爬虫，即Web Spider，是一个很形象的名字。 把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。 网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。 从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址， 然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。 如果把整个互联网当成一个网站，那
项目内容：
用Python写的糗事百科的网络爬虫。
使用方法：
新建一个Bug.py文件，然后将代码复制到里面后，双击运行。
程序功能：
在命令提示行中浏览糗事百科。
原理解释：
首先，先浏览一下糗事百科的主页：/hot/page/1 可以看出来，链接中page/后面的数字就是对应的页码，记住这一点为以后的编写做准备。 然后，右击查
python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下：
python是解释型语言，本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例，本例所示为Python绘制一个树枝，具体实现代码如下： import turtle def branch(leng
不得不说python的上手非常简单。在网上找了一下，大都是python2的帖子，于是随手写了个python3的。代码非常简单就不解释了，直接贴代码。
#test rdp import urllib.request import re&br& #登录用的帐户信息 data={} data['fromUrl']='' data['fromUrlTemp']='' da
本文以一段简单的监听鼠标、键盘事件的程序，实现获取用户的输入（比如登录某些网站的账号、密码）的功能。经测试，对于一台“裸奔”的电脑，完全能获取到用户输入的任何信息；但是如果安装了杀毒软件，就够呛了。具体实现方法如下： 一、代码部分：获取用户输入信息，并与截图一起保存到XX目录下
# -*- coding: utf-8 -*- # import pythoncom import pyHook i
“备忘”的定义 “memoization”（备忘）这个词是由Donald Michie在1968年提出的，它基于拉丁语单词“memorandum”（备忘录），意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在某种程度上有些相似，但它并不是该单词的错误拼写。实际上，Memoisation是一种用于通过计算来加速程序的技术，它通过记住输入量的计算结果，例如函数调用结果，来实现其加速目的。如果
百度贴吧的爬虫制作和糗百的爬虫制作原理基本相同，都是通过查看源码扣出关键数据，然后将其存储到本地txt文件。 项目内容：
用Python写的百度贴吧的网络爬虫。
使用方法：
新建一个BugBaidu.py文件，然后将代码复制到里面后，双击运行。
程序功能：
将贴吧中楼主发布的内容打包txt存储到本地。
原理解释：
首先，先浏览一下某一条贴吧，点击只看楼主并点击第二页之后url发生了一
先来说一说HTTP的异常处理问题。 当urlopen不能够处理一个response时，产生urlError。 不过通常的Python APIs异常如ValueError,TypeError等也会同时产生。 HTTPError是urlError的子类，通常在特定HTTP URLs中产生。
1.URLError 通常，URLError在没有网络连接(没有路由到特定服务器)，或者服务器不存在的情况下产
编写tasks.py
from celery import Celery from tornado.httpclient import HTTPClient app = Celery('tasks') app.config_from_object('celeryconfig') @app.task def get_html(url):
这里就不给大家废话了，直接上代码，代码的解释都在注释里面，看不懂的也别来问我，好好学学基础知识去！
# -*- coding: utf-8 -*-
#---------------------------------------
# 程序：百度贴吧爬虫
# 版本：0.1
# 作者：why
这个程序其实很早之前就完成了,一直没有发出了,趁着最近不是很忙就分享给大家. 使用BeautifulSoup模块和urllib2模块实现,然后保存成word是使用python docx模块的,安装方式网上一搜一大堆,我就不再赘述了. 主要实现的功能是登陆知乎,然后将个人收藏的问题和答案获取到之后保存为word文档,以便没有网络的时候可以查阅.当然,答案中如果有图片的话也是可以获取到的.不过这块还是
本教程的所有Python代码可以在网上的IPython notebook中获取。 考虑在公司里使用Plotly？可以看一下Plotly的on-premises企业版。（注：On-premises是指软件运行在工作场所或公司内部，详见维基百科） 注意操作系统：尽管Windows或Mac用户也可以跟随本文操作，但本文假定你使用的是Ubuntu系统（Ubuntu桌面版或Ubuntu服务器版）。如果你没有
1.下载pyinstaller并解压（可以去官网下载最新版）： /pyinstaller/pyinstaller/ 2.下载pywin32并安装（注意版本，我的是python2.7）： https://pypi.python.org/pypi/pywin32 3.将项目文件放到pyinstaller文件夹下面（我的是baidu.py）：
4.按住shift键右